#Quantopian Algorithm で order_percent

order_percent

order_percentは，現在のポートフォリオ価値の〜％分注文する関数です．現在のポートフォリオ価値とは，ポジションの評価額と現金の合計です．

order_percent(asset, amount, style=OrderType)

asset: Equity/Future オブジェクト
amount: 割合．0.5であれば現在のポートフォリオ価値の50％分をLong．-0.5であれば50％分をShort．
style: 注文方法（指定方法はorder_percentの説明を参照）

アルゴリズム例

（オーダー方法以外は，#Quantopian Algorithm で order - Qiitaにコメントで説明していますのでご参照下さい）

def initialize(context):
    context.security = sid(24)
    schedule_function(rebalance, 
                      date_rule=date_rules.every_day(),
                      time_rule=time_rules.market_close(minutes = 1))

def rebalance(context, data):
    price_history = data.history(
        context.security,
        fields='price',
        bar_count=5,
        frequency='1d'
    )
    average_price = price_history.mean()
    current_price = data.current(context.security, 'price') 
    if data.can_trade(context.security):
        if current_price > (1.01 * average_price):
            # 成り行きで現在のポートフォリオ価格に対して100％分のアップル株を買う
            order_percent(context.security, 1.0)
            log.info("Buying %s" % (context.security.symbol))
        elif current_price < average_price:
            order_target(context.security, 0)
            log.info("Selling %s" % (context.security.symbol))

    record(current_price=current_price, average_price=average_price)

現在価格が，過去5日の平均より１％大きければ，今のポートフォリオの価値分AAPLを買うという（かなりアグレッシブな）アルゴリズムです．

1000ドルからスタートすると，このようになります．一日目に6株買い，次の日も6株買っていますね．

条件にあえば，ポートフォリオ価値分買い足すので，このような取引履歴になります．

メモ

注意していただきたいのは，ここでいうポートフォリオ価値というのは，自分が持っている株の評価額+現金です．上のTransaction Detailsを見るとわかるように，たとえば二日目の６株買い増しは，最初の自己資金１０００ドルだけでは買えません．つまり借金してでも買い増すというアルゴリズムです．ポートフォリオ価値というのは，評価額+現金であって，評価額+現金-借金ではないというところに注意してください．

それでは困るよ，というのが普通（？）かとおもいます．
そういう時に使える，order_target / order_target_value / order_target_percent という取引関数がありますので，次回はその説明をします．

他のオーダー方法

#Quantopian Algorithm で order
#Quantopian Algorithm で order_value
#Quantopian Algorithm で order_target